SPSS > 常见问题 > SPSS缺失值怎么找 SPSS缺失值怎么定义

SPSS缺失值怎么找 SPSS缺失值怎么定义

发布时间:2023-04-03 11: 52: 01

品牌型号:联想

系统:win7 64位旗舰版

软件版本:IBM SPSS Statistics 29

在使用SPSS进行数据统计分析时,数据资料的准确性是确保分析结果正确的重要前提,如果数据资料存在数据缺失的情况,在没有进行缺失值查找以及缺失值定义的情况下,一定会导致数据分析的结果不够准确,误导后期的数据统计分析方向,因此接下来本文就SPSS缺失值怎么找,以及SPSS缺失值怎么定义问题和大家讨论一下。

一、SPSS缺失值怎么找

在数据统计分析中,有缺失值的个案数据和没有缺失值的个案数据有着本质上的不同,因此为了确保数据统计分析结果的有效性,需要找回缺失值,下面就为大家具体介绍一下。

1.打开SPSS数据统计软件,在菜单栏下点击“文件”菜单栏下“打开”选择中的“数据”选项,在“打开数据”窗口,“文件类型”选择Excel,同时选中数据资料,将其导入到SPSS中。

数据导入
图1:数据导入

2.进入“数据视图”窗口,在菜单栏点击“分析”菜单栏下“描述统计”下的“频率”选项。

描述统计
图2:描述统计

3.在弹出的“频率”窗口,通过Ctrl+A快捷键,选中左侧框中的所有变量,点击中间的箭头按钮,将选中的变量移动到右侧的“变量”框中,点击“确定”按钮。

“频率”窗口
图3:“频率”窗口

4.在“输出”窗口,找到统计量表格,可以看到在统计量表格的“缺失”统计中,“日间温度”和“夜间温度”变量各有三个缺失值,接下来只要去数据资料中对这两个变量进行查找就可以找到具体的缺失值。

统计量表格
图4:统计量表格

5.找到缺失值后,需要对缺失值进行处理,在菜单栏中点击“转换”下的“替换缺失值”选项。

转换缺失值
图5:转换缺失值

6.在“替换缺失值”窗口,将存在缺失值的变量,也就是“日间温度”和“夜间温度”变量,通过箭头按钮移动到“新变量”框中,方法选择“序列均值”,点击“确定”按钮。

缺失值替换
图6:缺失值替换

7.缺失值替换完成后,返回数据视图窗口,就可以看到多出两列变量数据,这时候只要将之前有缺失值的变量删除掉,就可以继续进行数据分析了。

完成缺失值替换
图7:完成缺失值替换

上述的缺失值查找方法和缺失值处理方法,适用于比较多的数据资料,如果在数据不多的情况下,小伙伴们可以直接在数据视图表格中进行查找缺失值,并进行更改。

二、SPSS缺失值怎么定义

在SPSS数据分析中,如果不想对缺失的数据进行分析,就需要对缺失数据进行定义,让SPSS知道这些数据不需要进行分析的,比如性别变量,有几项个案数据是不能确定具体性别的,这时候可以在性别变量值标签中添加一个未知标签,并在缺失列中进行定义即可,下面就将具体操作步骤给大家演示一下。

1.在数据视图表格中可以看到,性别变量存在两个缺失值。点击左下角的“变量视图”将界面切换到变量视图窗口,点击“性别”变量的“值”单元格按钮。

变量视图
图8:变量视图

2.在“值标签”窗口,在“值”数值框中输入一个数值,再在“标签”数值框中录入注释说明,点击“添加”按钮,再点击“确定”按钮,完成值标签的添加。

添加值标签
图9:添加值标签

3.返回变量视图窗口,点击“性别”变量的“缺失”单元格,在弹出的“缺失值”窗口,勾选中“离散缺失值”,将添加的“未知”标签代表“数值”3,录入到离散缺失值数值框中,点击“确定”按钮。

定义缺失值
图10:定义缺失值

4.缺失值定义完成后,依次点击“分析”-“描述统计”-“频率”,在弹出的“频率”窗口,将“性别”变量移动到“变量”框中,点击“确定”按钮。

数据分析设置
图11:数据分析设置

5.在数据分析输出窗口的统计量表格中可以看到“缺失”为0,这就说明在进行数据分析的过程中,没有对定义的缺失值进行数据分析处理,但是总体数据资料个案却没变。

数据分析输出窗口
图12:数据分析输出窗口

总结:以上就是SPSS缺失值怎么找,SPSS缺失值怎么定义的全部内容。本文不仅给大家介绍了如何查找缺失值以及处理缺失值,还给大家演示了在SPSS中定义缺失值的操作步骤,希望通过上文所述能够帮助到有需要的小伙伴。

 

作者:子楠

展开阅读全文

标签:SPSS安装SPSSIBM SPSS Statistics缺失值SPSS教程

读者也访问过这里:
SPSS Statistics
强大的数据分析平台
立即购买
微信群
官方微信群 立即加群
400-8765-888 kefu@makeding.com
热门文章
SPSS数据分析显著性差异分析步骤 SPSS显著性差异分析结果怎么看
数据的显著性差异分析主要有三种方法,分别是卡方检验、T检验和方差分析。这三种方法都有具体的数据要求:卡方检验是对多个类别的数据进行分析,T检验是对两组数据进行分析,方差分析是对多组数据进行检验。下面,小编具体说明一下SPSS数据分析显著性差异分析步骤,SPSS显著性差异分析结果怎么看。
2022-01-07
实践SPSS单因素方差分析之检验结果解读
在《实践SPSS单因素方差分析之变量与检验方法设置》一文中,我们已经详细地演示了IBM SPSS Statistics单因素方差分析方法的变量选择以及相关的选项、对比设置。
2021-01-11
spss如何做显著性分析 spss显著性差异分析怎么标abc
在统计分析中,显著性分析是分析相关因素之间是否存在显著影响关系的关键性指标,通过它可以说明分析结论是否由抽样误差引起还是实际相关的,可论证分析结果的准确性。下面大家一起来看看用spss如何做显著性分析,spss显著性差异分析怎么标abc。
2022-03-14
SPSS回归分析中的f值是什么 SPSS回归分析F值在什么范围合适
回归分析中以R表示相关性程度的高低,以F评价回归分析是否有统计学的意义,使用IBM SPSS Statistics进行回归分析,可以非常快速的完成R,F的计算,并且给出回归曲线方程,那么,SPSS回归分析中f值是什么?SPSS回归分析F值在什么范围合适,本文结合实例向大家作简单的说明。
2022-07-22
SPSS多元logistic回归分析的使用技巧
回归分析是数据处理中较为常用的一类方法,它可以找出数据变量之间的未知关系,得到较为符合变量关系的数学表达式,以帮助用户完成数据分析。
2021-04-26
SPSS相关性分析结果怎么看
相关性分析是对变量或个案之间相关度的测量,在SPSS中可以选择三种方法来进行相关性分析:双变量、偏相关和距离。
2021-04-23
最新文章
SPSS有序回归分析的基本步骤 SPSS有序回归分析结果解读
SPSS是一款较为专业的数据统计分析软件,在很多研究领域都有应用,像是有关社会学的研究、医疗方面的研究、教育方面的研究,都有SPSS的身影,除了这些研究领域,在很多的论文数据论证中,也会应用到SPSS,由此也可以看出SPSS是一款非常实用的数据统计分析软件。接下来给大家详细讲解,SPSS有序回归分析的基本步骤,SPSS有序回归分析结果解读的相关内容。
2025-05-09
SPSS的缺失值有几种情况表示 SPSS数据缺失值达33%怎么处理
在数据统计分析中样本数据的准确性,是确保统计分析结果是否精准的一个重要依据,有些统计结果之所以不理想,就是因为样本数据中存在异常值,常见的异常值就是缺失值,在很多样本数据集中或多或少都会有一些缺失值。为了让小伙伴对缺失值有更深入的了解,下面给大家详细讲解有关SPSS的缺失值有几种情况表示,SPSS数据缺失值达33%怎么处理的相关内容。
2025-05-09
SPSS数据分析论文选题怎么选 SPSS可以进行哪些数据分析
SPSS数据统计分析软件不仅仅可以帮助专业的数据统计分析人员进行数据统计分析,还可以帮助一些大学生完成论文的撰写,为论文的研究课题提供可信的数据依据,顺利完成论文的编写。那么在使用SPSS的时候该如何给论文选题呢?下面给大家详细介绍,SPSS数据分析论文选题怎么选,SPSS可以进行哪些数据分析。
2025-05-08
SPSS数据视图都是问号怎么办 SPSS数据视图怎么输入文字
SPSS数据统计分析软件的应用领域很广泛,像是教育学、经济学、社会学、医疗等领域都有涉及,也是因为应用的领域广,所以使用SPSS的统计人员也比较多。不过在使用SPSS的时候,也会遇到一些问题,下面给大家介绍SPSS数据视图都是问号怎么办,SPSS数据视图怎么输入文字的相关内容。
2025-05-08
SPSS因子和协变量的区别和联系 SPSS因子和协变量怎么选
在SPSS数据统计分析方法中,回归分析是比较常用到的数据分析方法,其中多元 Logistic 回归分析是较为复杂的一种分析方法,因为其中包含了因子、协变量、因变量、自变量等多个变量,在进行分析的时候,需要区分好这些变量,接下来重点给大家讲解,SPSS因子和协变量的区别和联系,SPSS因子和协变量怎么选。
2025-05-08
SPSS因子载荷值是哪个 SPSS因子载荷系数要大于多少
如果我们研究的问题里面有很多的影响因素,而且每个因素都好像很重要,无法剔除其中的一些元素。在这种情况下,我们常常会引入因子分析的研究方法,因子分析是一种降维的方法,可以将一些相似的元素总结为共性因子,这样我们就能将多个因素减少为少数几个因素。本文会给大家介绍SPSS因子载荷值是哪个,SPSS因子载荷系数要大于多少的相关内容,感兴趣的小伙伴不容错过。
2025-05-08

微信公众号

欢迎加入 SPSS 产品的大家庭,立即扫码关注,获取更多软件动态和资源福利。

读者也喜欢这些内容: